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环境影响声明时间表（2010-2024）
本报告更新了NEPA下的EIS时间表的数据和分析，NEPA的环境质量委员会（CEQ）于2020年6月发布。1此更新报告包括对1,903 EIS的分析，在2010年1月1日至2024年12月31日之间发布了最终EIS。如下所述，CEQ对NEPA第107条的最后期限规定的方法进行了更改，并由2023年的《财政责任法》修订，并报告了NOI到Final EIS的EIS时间表数据。本报告讨论了EIS的时间表，这是环境审查最复杂的形式，但可用数据表明，NEPA下的绝大多数环境分析（约99％）是通过环境评估或分类排除完成的。2尽管不存在有关完成环境评估和分类排除时间的全面全面数据，但这些分析所需的时间比本报告中分析的EISS所花费的时间要少得多。3例如，美国运输部的数据显示，对于从2021年到2023年开始并完成的环境评估，平均完成时间为9.6个月。4 EIS数据集和方法论的描述
1- gripppe，covid，brs和zona pr gavazi.pdf
•顾问，工作组和咨询委员会：辉瑞/bioMérieux/sanofi-pasteur msd/astellas/astellas/astrazeneca/astrafazeneca/sanofi/msd/novovax/novovax/sodioirius•公共卫生研究所：公共卫生研究所：高级卫生/dgs/dgs/dgs/ansm/ansm/ansm/oms，•syndicate：syndice：eisis：eiss： Pasteur，诺华，辉瑞，MSD，URPS Pharmacy（法国），•安全公司：Escmid，Eugms，SFGG，Spilf，Spilf，Eica，CMI
心理健康战略 2021-2031
152 个家庭通过早期干预支持服务 (EISS) 获得了支持，该服务为有 0-18 岁儿童和青少年的家庭提供个性化、基于证据的短期支持，以抵消新出现的脆弱性。这些干预措施在情感健康、家庭关系、育儿技能和/或父母参与孩子的学习和就业方面取得了积极成果。每周的音乐、艺术和游戏治疗让 70 多名有最复杂的特殊教育需求和残疾的儿童和青少年参与其中。这帮助儿童（其中许多是非语言儿童）表达自己并创造一个倾听他们声音的空间。
RQ-4B 全球鹰 Block 30 - 空军杂志
RQ-4B 全球鹰 Block 30 展示了在低速作战（每周使用三架飞机飞行两到三架次）下提供约 40% 所需情报、监视和侦察 (ISR) 覆盖范围的能力。但是，该系统在执行空军使用概念中规定的近乎连续的持续 ISR 方面并不有效。1 增强型图像传感器套件 (EISS) 提供的图像可满足或超出大多数作战要求，并为作战用户提供可操作的图像情报 (IMINT) 产品。机载信号情报载荷 (ASIP) 提供有限的作战效用，用于检测、识别和定位一些威胁雷达并检测一些通信信号，但由于技术性能缺陷和不成熟的训练、战术、技术和程序，无法持续向作战用户提供可操作的信号情报 (SIGINT) 产品。RQ-4B 全球鹰 Block 30 不适合作战。由于飞机可靠性低，全球鹰长航时飞行通常无法提供持续的 ISR 覆盖。评估以 2010 年 10 月至 2010 年 12 月进行的操作测试为基础。来自开发测试和现场观察的附加数据补充了操作测试数据。
RQ-4B 全球鹰 Block 30 - 空军杂志
RQ-4B 全球鹰 Block 30 展示了在低作战节奏（每周使用三架飞机飞行两到三架次）下提供所需情报、监视和侦察 (ISR) 覆盖率约 40% 的能力。但是，该系统在执行空军使用概念中规定的近乎连续、持续的 ISR 方面在作战上并不有效。1 增强型图像传感器套件 (EISS) 提供的图像可满足或超出大多数作战要求，并为作战用户提供可操作的图像情报 (IMINT) 产品。机载信号情报载荷 (ASIP) 提供有限的作战效用，用于检测、识别和定位一些威胁雷达以及检测一些通信信号，但由于技术性能缺陷和不成熟的训练、战术、技术和程序，无法持续向作战用户提供可操作的信号情报 (SIGINT) 产品。RQ-4B 全球鹰 Block 30 不适合作战。由于飞行器可靠性低，全球鹰长航时飞行通常无法提供持续的 ISR 覆盖。评估基于 2010 年 10 月至 2010 年 12 月进行的操作测试。来自开发测试和现场观察的附加数据补充了操作测试数据。
生成式 AI 解决现实世界的挑战
直到最近，试图整合这些信息都需要大量的人力资源来进一步组织、数据输入、解决不同数据库之间的兼容性问题以及机构之间无法互操作的不同计算机系统和文件格式。即使可以开发一个中央存储库，旧的数据仓库架构也没有针对 AI/ML 算法进行优化。以 LLM 为代表的 NLP 的进步，加上可以结合图像、地理空间信息和表格数据的多模态模型的进步，有可能从根本上改变联邦许可审查人员组织和理解必要信息的能力，从而进行更有效的许可和选址流程以及环境审查。亚利桑那大学的研究人员通过开发现有环境影响声明 (EIS) 的大型数据库并使用 NLP 开发有关文档的更多元数据（包括将它们地理标记为县级），从而展示了 NLP 工具的一些功能，从而改善了文档的搜索和可访问性。40 尽管在解决跨机构现有数据库的兼容性和互操作性方面仍然存在挑战，但人工智能工具可以大大减少整合和组织这些不同信息源以及优化其数据结构以用于人工智能模型所需的时间。
计算机和信息学
技术进步导致各种农业系统发生巨大变化，从而大幅提高生产能力 [1]。这些技术进步还确保了粮食安全、肉类和牛奶供应以及工业发展原材料的使用 [1]。农业技术进步越来越多地取代传统农业机械和其他设备的人力和干预 [2]。技术进步促进了农业支持功能的成功自动化，例如机械和肥料的输送以及原材料的生产 [3]。随着计算机技术和计算机系统的发展（表 1），成本进一步降低，农业系统的效率越来越强大 [4, 5]。计算机在农业中的应用分为三个重要领域：图像分析、作物模型和信息技术 [6]。计算机及其在这三个领域的应用改变了大多数传统农业耕作活动的面貌，从农学中最基本的土地利用转变为最高水平的工业加工 [6]。然而，计算机信息系统 (CIS) 是传递农业和非农业部门全球发展所需信息的基本基础 [7, 8]。 CIS 可以看作是人类发展不同领域所需的信息集 [4]。CIS 的主要类型包括执行支持系统 (ESS)、决策支持系统 (DSS)、管理信息系统 (MIS) 和交易处理系统 (TPS) [9]。ESS 通常被称为专家信息系统 (EIS)，它结合了 MIS 和 DSS 的诸多功能，信息以根据使用系统的高管的偏好量身定制的形式呈现，例如使用图形用户界面 (GUI) [4]。DSS 向负责对特定情况做出判断的高层管理人员提供信息，并在结构不太完善的情况下（例如风险分析）为决策者提供支持 [4]。